中国一汽“智”造创新成果丰硕，70周年再启新程向未来

2023年7月17-18日，以“智造旗技、创领未来”为主题的2023中国一汽第三届先进制造技术“旗智·iM”高端论坛在长春隆重举行。作为中国一汽成立70周年的系列活动之一，本届论坛通过院士高端论坛、圆桌论坛、先进制造技术成果展、参观中国一汽红旗制造中心繁荣厂区和高端定制中心等一系列活动，不仅回顾了中国一汽70年波澜壮阔的工艺技术发展历程，还重点融入了“新能源、智能网联”元素，展现了当前中国一汽“All in”新能源的创新活力，以及加速数智化转型升级的丰硕成果。

中国一汽工程技术部（工艺工程院）总经理宋志勇以《创新驱动、数智赋能——打造新一代智慧工厂》为题，汇报了中国一汽在数智化方面的愿景目标和创新成果。

中国一汽工程技术部（工艺工程院）总经理宋志勇

据宋志勇介绍，中国一汽制造领域转型方向是打造基于智慧运营和智慧产线的智慧工厂，智慧运营和智慧产线技术架构的创建，实现了从产品定义工厂向服务定义工厂的转变，实现了从直线型流程决策向多组织协同决策的转变。

众所周知单纯地满足产品投放，多车型混线生产的工厂设计理念，已经远远满足不了高效精益的工厂制造运营的需求，远远满足不了市场的快速变化，用户个性化的急迫需求。

为此，一汽开启了打造智慧工厂的数字探索，聚焦智慧工厂建设的愿景目标，一汽识别了内部工艺工程师，上下游业务对象、终端消费者三大用户群，提出了工厂设计、高效协同、产线设计和智能制造运营、数字决策、用户体验、愉悦乐享的价值主张，并确立了打造世界一流智慧工厂的目标。同时一汽将现有的设计和运营业务解构成最小业务单元，并进行数字化治理，实现制造业务的沉淀和知识的复用。通过建立工作台，实现角色任务的驱动和业务流程在线化的管理，通过能力中心和能力组件的开发，实现设计和运营数据的可视化和分析应用。

伴随着能力组建的不断迭代和完善，最终实现能力组建为业务赋能支撑，构建越来越智慧的制造运营架构的生长模式。

在智慧运营方面，基于产品诞生流程，IPD和订单交互流程OTD进行业务单元模型标准化的建设。目前一汽基于生产、设备、工艺、质量、能源、安全等7个维度，进行了业务流程数字化和业务对象数字化的业务重构，识别高价值点，进行面向服务的智慧场景建设，具体已经规划了工程仿真、设备运维、能源监控等50余项业务业务场景，并逐项落地实施。

在智慧产线方面，一汽以提升制造效率，提升产品质量，降低制造成本为核心运营目标，采用国内先进的工业互联网平台，以智能化产线和装备为载体，对整车制造过程的数据进行全量全要素的采集。通过数据建模、数据分析、AI算法等手段支撑数字化场景应用，实现整车从零部件到下线全过程的数字孪生，完成从传统制造向高端自动、精益灵活、数字互联，持续学习的智慧制造的转变。

红旗新一代智慧工厂，打造人机高效协同的智慧工厂模式，实现人在管理和决策过程中有足量的高针对性的基础数据支撑，同时实现计算机具备人的思维，对产线及运营进行智慧管理及决策，智慧产线以先进智能的装备和产线为硬件基础，以先进智能的技术手段为支撑，为智慧运营提供高度适用的知识和数据。通过智慧工艺、智慧生产、智慧质量、智慧能源、智慧安全、智慧维护等应用场景，实现智慧产线与与智慧运营的深度融合。通过各个能力中心实现人与智慧工厂的交互，最终构建人机高效协同的智慧工厂。

随后，宋志勇介绍了一汽在智慧工厂建设过程中开发的几个典型场景。其一是智慧工艺典型场景：冲压端拾器的自动设计。端拾器建模是自动化仿真设计的重要环节，其准确性是保证各仿真系统模具干涉校验及曲线设计结果准确性的前提。一汽的工程技术团队在前期各项研发成果的基础上，自主开发了冲压端拾器自动设计技术，通过梳理端拾器建模流程，从端拾器建模准备、模型建立、结果效应三个过程进行系统分析，形成了完整的端拾器自动建模技术的实现路径及开发方案。该技术实现了三项行业技术突破，首次实现了多仿真环境下的整合。

三大仿生平台在同一环境下整合7条红旗冲压线100%覆盖，首次实现冲压端拾器智能设计，将传统的手动装配升级为系统智能装配，消除了员工重复性工作，领先行业内平均线的效率90%以上。图纸自动关联生成功能，通过三维数据及二维图纸的交互，优化车型生产周期10天以上。

第二个智慧生产典型场景：涂装自适应管控技术。涂装车间因返修双色导致车序兑现率低，是行业内每个主机厂都面临的问题，这直接导致了总装车间的混乱和物流运营成本的增加。涂装团队创新开发了柔性智能车序管控技术，规划全新工艺路线，构建车序自适应管控应用场景，通过创新算法识别涂装制造过程中车序变化，并自适应地调整还原生产队列。开发了集成输送、横移旋转举升等功能的智能AGV，按场景路径和算法指令进行车身转运，打破传统地对每个立体库独立分区分类的存储模式和调度模式，实现了涂装车间立体库无边界群控调度生产。涂装车间全部产品基于实时库位和最短路径下的无边界存储和按序模式调度发车，最大程度的进行车序还原。提升交付车续兑现率接近100%，降低物流运营成本每年达到1000余万元，物流操作岗位优化了60个。

第三个是智慧质量典型场景：焊点质量预测。为了保证焊接质量的稳定性和可靠性，焊接团队通过焊点质量调控方法及相关边缘技术，创新开发了焊接质量预测技术，构建了模块化的质量预测方案，该方案将深度学习应用应用于焊接质量的预测和诊断，通过适合多分支结构的深度神经网络模型构建和超参数探索等相结合，利用分层搜索实现最优超参数逐层冻结和逐层训练，建立了深度学习和自我优化的方法，实现了神经网络超参数的自主优化。此外，通过对机器人焊机等设备加装先进的传感系统，并进行全面的联网，实时采集焊接过程中的参数，运用AI算法进行质量分析，实现焊点质量的在线实施诊断和预测。这些预测数据及诊断结果作为质量管理能力中心的输入，为此智慧决策提供数据积累，一方面结合预测数据与焊接质量标准的智能分析，系统通过自决策实现对产线的智能控制，防止质量风险扩大；另一方面结合预测数据的动态监测及分析结果，为工程师系统优化焊接工艺提供了数据依据。通过该场景的开发应用，实现焊接质量核心要素监控率达到了100%，稳定性提高了20%，提高了产品质量和生产效率的同时，也为制造工艺的改进和优化提供了新的载体和路径。

面向未来，中国一汽将致力于高度智能化的红旗智慧工厂，它深度融合新一代数字化技术与先进制造技术，并贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，纵向贯穿生产全过程，通过全量全要素的连接，让数据说话，实现实时的虚实呼应，横向驱动，全价值链数据和信息互通共享，实现业务和数字化的全面融合。创新驱动，数字赋能，中国一汽将深入贯彻技术创新发展战略，多措并举，精准发力，抢抓汽车产业重大发展机遇，以数字化转型为契机，全方位构建数字智能和世界一流制造体系。

以“绿色智造”铸制造强国

近年来，我国不断推进强国建设，尤其是制造强国。习近平总书记明确提出要打造以先进制造为支撑的核心产业体系，特别是强调了推动制造业的高端化、智能化、绿色化发展，打造出一批具有国际竞争力的数字产业集群。中国工程院院士单忠德在中国一汽第三届先进制造技术“旗智·iM”高端论坛中作《绿色智能制造技术与装备发展》主题报告，详细阐述了我国制造业现状及国际发展趋势。

十八大以来，我国制造业大国地位进一步巩固，2012-2021年，我国制造业增加值由16.98万亿增长到31.4万亿，从2010年已连续12年世界第一，在全球制造业占比近30%，我国已成为名副其实的世界制造大国。

经由4个一级指标和18个二级指标的对比分析，2021年全球制造业第一梯队是美国，第二梯队为日本和德国，中国位列第三梯队的前列。从发展规模上来看，中国增幅是美国的1.73倍，居首位。但从质量效益上来看，我国排名靠后，还远没有达到制造强国水平。

中国工程院院士、南京航空航天大学校长单忠德

中国工程院在《制造强国战略研究报告》中指出，智能制造是实现我国制造业由大变强的核心技术和主线，绿色制造是重要保障，尤其当我们把数字化、网络化、智能化、先进能源相结合，将很好地推动制造业腾飞。从产品的全寿命周期来说，智能制造是从产品的设计到生产销售服务全流程实现数字化的系统。这个系统的层级上，包含车间级、单元级的、企业级。据统计，经实施智能制造专项改造后，智能制造装备的国内市场满足率超过了50%，试点示范项目生产效率平均提高45%，产品研制周期平均缩短35%，产品不良率平均降低35%，涌现出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造，大规模个性化定制、远程运维服务等新模式新业态。

在国际上，各大国家也以智能制造、信息技术发展作为强国根本。

美国国家标准与技术研究院（NIST）指出，智能制造就是解决差异化更大的定制化服务，更小的生产批量和不可预知的供应链变更，应对制造复杂系统的不确定性。数据驱动从规模化生产到定制化生产。制造业数字化、网络化、智能化过程，就是促使承载信息和知识数据在产品研发、生产计划、生产执行、市场营销、售后服务等环节有序自由流动，实现生产全过程、产品生命全周期、全产业链的高效运转和价值再造。

从美国政府先后发布的《先进制造业国家战略》及《关键和新兴技术清单中》可以看出，美国政府认为保持美国的全球领导力的重点就是关键于信息技术发展。通过数字化设计和智能制造驱动生产设备，将设计和原材料转化为产品，形成一个高度连接的工业企业，可跨月一个公司或整个供应链；智能生产相关信息分发到企业的工厂车间到高管的每个层面，提高产品质量和可追溯性，同时降低成本。广泛蚕蛹强大的数字基础装备，打造一支精通数字的劳动力队伍，创建以人工智能为动力的制造业商业模式；在保护专有信息的同时聚合各制造商的数据，找到更好的解决方案，而不是各自为营，从参与网络的所有公司积累的生产经验中受益。

同样的，日本、德国也在积极加速数字化转型，推动社会发展。其中，日本侧重在无人驾驶和移动型服务，包括智能制造和机器人。通过数字化、智能化、互联网为核心方向，构建人、系统和设备协同互联的新型数字社会。德国在“工业战略2030”里明确提出2030年德国的工业产值提升到25%，依靠的就是绿色工业和数字化转型。

谈及我国制造业未来如何发展，单忠德院士通过铝合金铸件、汽车轻量化、产线改造、清洁能源改造等领域的智能化案例来启发大家。

铸造是重要的基础制造工艺，广泛用于航空航天、动力机械等装备制造业，高端装备用大型、复杂铸件高质量快速制造难。与发达国家相比，国产铸件的精度要低1-2个等级，三废排放高9倍，工况恶劣且劳动强度大，迫切需要数字化、智能绿色高质量发展。单忠德院士及其团队提出了数字化无模铸造复合成型方法，不用传统模具制造砂型/砂芯，直接数字化挤压切削制造，突破并实现逐渐高效率、高性能、高精度无模成型。已在广西玉柴落地的数字化绿色铸造车间，实现了多种材质铸件批量制造，吨铸件能耗平均降低14.3%。中航工业西飞所采用无模铸造替代镁合金锭切削制造，铸件精度达到CT7级，成本降低40%以上，节约材料80%以上。

针对传统铸造带来的大量粉尘污染、空气污染和固体污染，单忠德院士及其团队提出了数字化冷冻砂型绿色铸造方法，采用水作为粘接剂进行切削/打印一体化成型，减少树脂粘接剂用量，为铸造领域提供新的绿色铸造方法，铸造产业绿色发展与转型升级。

在汽车轻量化方面，单忠德院士及其团队分别发明了数字化“成型-淬火-修边”一体化成型方法，变厚度数字化复合成型工艺、超高强钢结构件稳定产量的数字化调控长寿命模具、柔性生产与批量定制数字化生产线等等。数字化“成型-淬火-修边”一体化成型方法实现了一体门环等复杂结构件高性能、短流程整体制造，构建由原来的8个集成为1个，模具由5-8套减为1套，工序减少50%，强度有效提升3-5倍，达2000MPa以上；柔性生产与批量定制数字化生产线解决了高强度钢结构件多品种、短流程、高效率、柔性混线生产难题，效率提升59%，应用于3000余件柔性定制与批量化生产，整线年产能达到560万件。

“构建基于国际金融能力的工业结构和智能制造的体系，发展高端制造高端装备，能够提质量、提效率、降成本，”单忠德院士总结，“对我国制造企业来说，亟需提升4种能力，一是研发创新能力，二是先进制造能力，三是高端产业能力，四是国际发展理念。”

加强基础研究，推动生产工艺和制造装备弯道超车

数据显示，2022年我国基础研究资金投入占全社会研发经费投入比重为6.32%，低于发达国家。作为科技强国的基石，党在二十大报告提出：加快实现高水平科技自立自强，加快建设科技强国。在中国一汽第三届先进制造技术“旗智·iM”高端论坛中，中国工程院院士黄庆学作《加强基础研究和产学研合作推进高端装备自主创新》报告，提出从四个“化”方向加强我国未来基础研究。

黄庆学院士认为，强化我国未来基础研究应该从设计自主化、控制智能化、制造绿色化这三大方向前推进。
设计自主化：甩掉“婴儿车”，学会独立行走。过去十几年，我国制造业通过引进进口设备，实现了学习、模仿、跟进，以高性价比产品占据国际市场。但进口设备成本高昂、更新落后、技术卡脖子，因此我国制造业亟需突围技术壁垒，扎实基础研究才能学会独立行走。

以板带轧制为例，曾被日本、德国设备牢牢占据中国市场。黄庆学院士及其团队研发的大型液压滚切剪机能以60顿的推力产生1600吨剪切力，钢板最大剪切厚度达60mm，打破了最大剪切厚度50mm的世界记录。这表明通过基础研究不仅能实现国产平替，更能实现弯道超车。

中国工程院院士、太原理工大学教授黄庆学

控制智能化：让智能成为制造业的灵魂。“落后的生产方式才不会谈论智能制造。”黄庆学院士表示，智能化是一种隐性装备。以钢板矫正机为例，通过一组锟子把不平的钢板一次矫直，对设备的控制精度要求非常高，高端矫正技术与装备被德国SMS、奥地利VAI等长期垄断。黄庆学院士及其团队开发的中近程智能矫直系统，不仅满足日趋提高的钢板矫直强度，且实现精准控制，能实时识别加工中的撞锟、缠绕、卡缸等状态。宝钢宝武集团已连续预订三台1200兆瓦钢板矫直机。智能控制让我国走在了高强度钢矫直机的前例，对汽车制造业也起到了强有力的促进作用。

除此之外，黄庆学院士还强调了制造绿色化和服务网络化。在双碳背景下，制造绿色化已经不是趋势，而是基础。绿色制造将大幅度淘汰高污染的落后加工技术。以金属双极板轧制技术为例，针对金属双极板深宽比流道加工难题，黄庆学院士及其团队开发出基于形-焊-涂全流程工艺，建立了新型辊冲复合成型理论、工艺及评价体系，形成了高深宽比直侧壁流道成型制备技术；针对微流道金属双极板断裂损伤预测难题，建立了基于NCL损伤准则的快速断裂预测方法，采用数值模拟与实验验证了理论模型的准确性，辊冲复合成型技术的最大减薄率保持 在15-20%，冲压成型最大减薄率接近30%；基于拓扑优化的金属电堆“性能-工艺-装配”耦合优化装配技术，获得性能均匀、密封性好、一致性优的电堆。

最后，黄庆学院士还特别提到了由工业和信息化部的指导与专项支持，中国信息通信研究院牵头，利用区块链自主创新能力而谋划布局的数字经济新型基础设施“星火·链网”。在黄庆学院士看来，“星火·链网”是实现制造的重要支撑。区块链与工业互联网深度融合，推动数字资产价值化，为制造强国构建智能可信的价值互联网。“星火·链网”以网络标识这一数字化关键资源为突破口，将区块链与工业互联网深度融合，充分发挥了新基建对智能制造的支撑作用。

来源：荣格-《国际金属加工商情》

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